C ++中的二进制搜索函数返回无限循环

Question

好吧，这更像是一个查询，所以我可以理解它在做什么，但是，我有以下代码。照原样，while 循环将返回一个无限循环，我将 while 更改为基本的for(int i=0;i<n;i++) 循环，它可以正常工作并输出。

发生了什么？我实际上不知道为什么我的 while 循环会卡住，但 for 循环不会。

bool binary_search(const string A[], int n, string name, int &count){
   count = 0;                  // Count initialization
   int fst = 0;
   int lst = n+1;              // First, Last and Middle array elements
   int mid = 0;

   while(fst<=lst)
   {
      count++;

      mid = (fst+lst)/2;      // Calculate mid point of array
      if (A[mid]==name)       // If value is found at mid
      {
         return true;
      }
      else if (A[mid]>name)
      {                       // if value is in lower
         lst = mid++;
         //cout << "elseIfME!" << endl;
      }
      else if (A[mid]<name)
      {                       // if value is in higher
         fst = mid--;
         //cout << "elseME!" << endl;
      }
   }
   return false;

}

Answer 1

你的条件应该是这样的 ::

// Assuming that the array you are searching is sorted in descending order
// and hence the else-if conditions
else if (A[mid]>name)
{                       
   lst = mid + 1;
}
else if (A[mid]<name)
{      
   fst = mid - 1;
}

您使用的后期增量是无用的！因为，当您发布增量（mid++ 和 mid--）时，它会返回原始值（mid），然后该值会递增/递减，所以实际上，您在您的每次找不到元素时都要编码。

所以，当fst = lst 在二分搜索期间您将数组中的搜索域缩短为仅 1 个元素时，您计算出的mid 等于fst 和lst，如果未找到该元素，您可以分配fst = mid 或lst = mid，因为这是您的循环应该停止的地方，并且要停止条件fst <= lst 将被违反，这不是，因此是无限循环。

即使在搜索过程中，当您通过比较中心元素来缩小搜索范围时，您也必须排除刚刚比较的中心元素，因为后期增量，您没有这样做！

如果您希望它起作用，您也可以使用预增量和预减量！ （++mid 和 --mid）

Answer 2

我认为你的逻辑是倒退的。 if (A[mid]>name) 为真，则 name 位于列表的下半部分，但您正在增加超过此点的中间部分，进入列表中无法包含的部分。在这种情况下，您应该设置 lst = mid-1，不是mid--，因为它将 lst 设置为 mid，然后将其递减。同样的测试if (A[mid]<name)，你应该设置 fst = mid + 1，比如：

  else if (A[mid]>name)
  {                       // if value is in lower
     lst = mid - 1;
     //cout << "elseIfME!" << endl;
  }
  else if (A[mid]<name)
  {                       // if value is in higher
     fst = mid + 1;
     //cout << "elseME!" << endl;
  }

基本上，您的原始逻辑在确定值应位于列表的哪个部分时，会增加该部分的大小，而不是缩短它，因此您只需继续搜索更大的子列表，而不是更小的子列表。